Stream中的Pipeline理解

使用Stream已经快3年了，但是从未真正深入研究过Stream的底层实现。

今天开始把最近学到的Stream原理记录一下。

本篇文章简单描述一下自己对pipeline的理解。

基于下面一段代码：

public static void main(String[] args) {

    List<String> list = Arrays.asList("123", "123123");

    list.stream().map(item -> item+"").forEach(System.out::print);

}

1. stream()方法

显然，这里的list对象是一个ArrayList实例，debug代码进入stream方法，可以看见进入到Collection.java类中的stream()中

这里的源码如下：

    default Stream<E> stream() {

        return StreamSupport.stream(spliterator(), false);

    }

关于分割迭代器的内容会在另外一篇文章详解，这里不再赘述。

进入StreamSupport.stream()方法：

StreamSupport.java

    public static <T> Stream<T> stream(Spliterator<T> spliterator, boolean parallel) {

        Objects.requireNonNull(spliterator);

        return new ReferencePipeline.Head<>(spliterator,

                                            StreamOpFlag.fromCharacteristics(spliterator),

                                            parallel);

    }

咱们可以看到Stream是一个ReferencePipeline.Head类的实例，

通过idea的类图结构功能，我们可以看到下面这个层次结构：

所有的流基本都是来自于BaseStream，AbstractPipeline，ReferencePipeline这三个抽象类或接口。

ReferencePipeline的实现类一共就三种：

Head
StatelessOp
StatefulOp

查看了源码即可知道：AbstractPipeline其实就是一个双向链表中的一个节点。【我是这么理解的】

Head：代表的是流的源头，刚构建的时候流的一些属性被包含在这个对象。比如这个集合的元素，毕竟流的存在还是为了对一组元素的操作。

StatelessOp：代表的是无状态的操作，如map()

StatefulOp：代表的是有状态的操作，如sorted()

图中的每个节点都是一个AbstractPipeline的实现。

所以stream()方法执行之后，拿到的是一个ReferencePipeline.Head实例，并没有构建StatelessOp，StatefulOp实例。

2. map()方法

因为stream方法返回值是一个Head实例，而Head类并未重写map方法，所以map方法的实际执行还是走的ReferencePipeline类的map方法，如下：

    public final <R> Stream<R> map(Function<? super P_OUT, ? extends R> mapper) {

        Objects.requireNonNull(mapper);

        return new StatelessOp<P_OUT, R>(this, StreamShape.REFERENCE,

                                     StreamOpFlag.NOT_SORTED | StreamOpFlag.NOT_DISTINCT) {

            @Override

            Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<R> sink) {

                return new Sink.ChainedReference<P_OUT, R>(sink) {

                    @Override

                    public void accept(P_OUT u) {

                        downstream.accept(mapper.apply(u));

                    }

                };

            }

        };

    }

这里的返回是一个继承于StatelessOp的匿名类。

关于Sink和TerminalOp的详解后续会单独开文章分析。

这里只需要理解这个map的返回值是一个继承于StatelessOp的匿名类。（StatelessOp是一个ReferencePipeline的实现）

3. forEach()方法

前提：流是含有流源的对象，并且它支持0个或多个中间操作，1个终止操作的特性。

通过idea查看发现foreach的实现有2个：

第一个是Head的实现，因为流源构造出来之后，直接调用forEach，有它自己的实现，对迭代做了优化。这里可后续添加细致分析。

第二个是ReferencePipeline的实现，即调用终止操作的节点不是流源节点。

我们这里只分析ReferencePipeline中的实现：

    public void forEach(Consumer<? super P_OUT> action) {

        /**

         *  ForEachOps.makeRef(action, false) 是构建终止操作，参考3.1

         *  evaluate()是触发终止操作的调用，参考3.2

         */

        evaluate(ForEachOps.makeRef(action, false));

    }

这里的evaluate方法可以想象成“执行”的意思。

ForEachOps.makeRef(action, false)方法可以想象成“构造一个终止操作”。--终止操作是一个名词，这里只是一个对象而已，如果这个“操作”没有得到触发，那么流什么也不会干。

所以这个evaluate可以理解成fire action performed.

3.1 构建终止操作

首先来看看TerminalOp接口，这是所有终止操作的抽象，每一个终止操作都是它的子类。

查看它的实现类，可以发现它的实现类的特点：

FindOp in FindOps

示例：findFirst()
ReduceOp in ReduceOps

示例：reduce(BigDecimal.Zero, BigDecimal::add)
ForEachOp in ForEachOps

示例：forEach()
MatchOp in MatchOps

示例：anyMatch()

其中带s的是一个工厂类，用于生产不同的“终止操作”。

不带s的才是一个“终止操作”TerminalOp的实现类。

3.2 触发终止操作

其实这里也不是仅仅触发终止操作，这个方法里会把前面所有的中间操作apply到每一个元素上，并执行终止操作。

evaluate()的实现如下，暂时这里不做过多讨论，后续在sink的单独一篇文章中，分析具体流的执行过程。

    final <R> R evaluate(TerminalOp<E_OUT, R> terminalOp) {

        assert getOutputShape() == terminalOp.inputShape();

        if (linkedOrConsumed)

            throw new IllegalStateException(MSG_STREAM_LINKED);

        linkedOrConsumed = true;

        return isParallel()

               ? terminalOp.evaluateParallel(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()))

               : terminalOp.evaluateSequential(this, sourceSpliterator(terminalOp.getOpFlags()));

    }

总结

本文只是为了理解：流pipeline是一个什么概念，以及它有什么样的基本特性？

1、流pipeline是一个双向链表的节点，前后引用。

2、流由流源，中间操作和终止操作组成。

3、终止操作被触发的时候，所有的操作（中间+终止）才会被一一应用到元素上。这称为流的惰性。

4、有一些操作是具有短路的特性的，如：findFirst等。

巴特西

Stream中的Pipeline理解

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